cocos2dx 3.0 动作

本文介绍如何使用 Cocos2d-x 实现常见的动画效果,包括淡入淡出、移动、序列动作等,并展示了如何创建无限循环的上下移动效果及目标动作的使用方法。

备注:只说明自己暂时用到的内容
FateIn FateOut 淡入淡出效果事件,备注:FateIn动作,需要设置前置的透明度,否则不会有效果
DelayTime 延迟动作
CCCallFunc 回调函数
CCSequence 序列动作,将动作依次执行依次,需要最后一个参数为NULL
CCRepeat 重复动作,重复动作一定的次数
CCRepeatForever 不停的重复动作
CCEaseSineOut 一个速度逐渐变慢的动作
CCMoveBy 移动一定的距离
Spawn 同步执行动作 备注:如果一个动作的执行时间比另外一个事件长,会出现一个短事件动作先结束的情况,如果使用了RepeatForever ,那么这个循环的动作会卡住!
reverse() 获得这个动作的反动作
runAction 执行动作
StopAction 停止动作

CCRepeat* HelloWorld::Disapper() {
    CCFiniteTimeAction *fadeOut = CCFadeOut::create(1.5);
    CCFiniteTimeAction *fadeIn = CCFadeIn::create(0.5);
    CCFiniteTimeAction *delay = CCDelayTime::create(1.0);
    auto callbak = CCCallFunc::create(this,callfunc_selector(HelloWorld::test2));
    auto disappear = CCRepeat::create(CCSequence::create(fadeIn, delay, fadeOut, callbak,NULL), 1);
    return disappear;
}
CCFiniteTimeAction* moveUp = CCEaseSineOut::create(CCMoveBy::create(1, ccp(0, 100)));
    CCFiniteTimeAction* moveDown = moveUp->reverse();
    //auto jump = CCRepeat::create(CCSequence::create(moveUp,moveDown),0);
    auto jump = CCRepeatForever::create(CCSequence::create(moveUp, moveDown, NULL));
    monster_sprite->runAction(jump);

TargetedAction不通过runAction绑定到target的node中,另外备注一下,同一个动作只能给一个对象使用,如果被使用过的动作就不能执行,需要clone一份

Sprite* red = Sprite::create("red_block.png");
    red->setPosition(100, 100);
    this->addChild(red);
    MoveTo* move = MoveTo::create(1.0f, Point(400, 400));
    TargetedAction* targeted = TargetedAction::create(red, move);
    Sprite* yellow = Sprite::create("yellow_block.png");
    yellow->setPosition(100, 200);
    this->addChild(yellow);
    CallFunc* back = CallFunc::create(CC_CALLBACK_0(tzot::test,this));
    Spawn* sw = Spawn::create(move->clone(), targeted,NULL);
    yellow->runAction(Sequence::create(sw, back,NULL));
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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